北京
本期为TechBeat人工智能社区第584期线上Talk。
北京时间4月10日(周三)20:00，西湖大学 (Westlake University)·博士生—鲍光胜的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！
他与大家分享的主题是:“Fast-DetectGPT：高效零样本机器生成文本检测”，届时将向大家 介绍一种新的文本检测方法——Fast-DetectGPT，无需训练，直接使用开源小语言模型检测各种大语言模型生成的文本内容。
Talk·信息
主题：Fast-DetectGPT：高效零样本机器生成文本检测
嘉宾： 西湖大学 (Westlake University) 鲍光胜
时间：北京时间4月10日(周三)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
Talk·介绍
大语言模型如ChatGPT和GPT-4在各个领域对人们的生产和生活带来便利，但其误用也引发了关于虚假新闻、恶意产品评论和剽窃等问题的担忧。 本文提出了一种新的文本检测方法——Fast-DetectGPT，无需训练，直接使用开源小语言模型检测各种大语言模型生成的文本内容。
Fast-DetectGPT将检测速度提高了340倍，将检测准确率相对提升了75%，成为新的SOTA。在广泛使用的ChatGPT和GPT-4生成文本的检测上，均超过商用系统GPTZero的准确率。
Fast-DetectGPT同时做到了高准确率、高速度、低成本、通用，扫清了实际应用的障碍！
Talk大纲
1、背景 - 机器生成文本检测的动机、方法、问题
2、Fast-DetectGPT - 本文方法的特性、原理、设计
3、实验 - 相关的实验设定、实验结果、可用性分析
4、代码与演示 - Fast-DetectGPT的代码库介绍与本地演示介绍
Talk·预习资料
论文链接： https://openreview.net/forum?id=Bpcgcr8E8Z 代码链接： https://github.com/baoguangsheng/fast-detect-gpt
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
鲍光胜
西湖大学 (Westlake University)·博士生
鲍光胜，西湖大学张岳老师实验室的博士二年级学生（详细见个人主页）。主要的兴趣在可信赖自然语言生成技术，包括生成过程的可控性和可解释性、生成内容的安全性、以及大模型推理。在相关领域发表多篇顶会和期刊论文，包括ICLR24、ACL23、ACL21、EMNLP23、AAAI21和TASLP23。在读博之前，鲍光胜曾在微软（中国）和阿里巴巴工作多年，曾参与微软个人助手Cortana的研发工作。
个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=8779
-The End-
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